Wav2vec2 Base Timit Demo Google Colab

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このモデルは、facebook/wav2vec2-base をNoneデータセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.6348
• 単語誤り率 (Wer): 0.3204

🚀 クイックスタート

このモデルは、音声関連のタスクにおいて、事前学習された wav2vec2-base モデルをファインチューニングしたものです。特定のデータセットで訓練され、評価セットで一定の性能を示しています。

🔧 技術詳細

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• 学習率 (learning_rate): 0.0001
• 訓練バッチサイズ (train_batch_size): 4
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• シード (seed): 42
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): 線形 (linear)
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ (lr_scheduler_warmup_steps): 1000
• エポック数 (num_epochs): 30
• 混合精度訓練 (mixed_precision_training): Native AMP

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.19.2
• Pytorch 1.8.2+cu111
• Datasets 1.17.0
• Tokenizers 0.11.6

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。